# %y	两位数的年份表示（00-99）
# %Y	四位数的年份表示（000-9999）
# %m	月份（01-12）
# %d	月内中的一天（0-31）
# %H	24小时制小时数（0-23）
# %I	12小时制小时数（01-12）
# %M	分钟数（00=59）
# %S	秒（00-59）
# %a	本地英文缩写星期名称
# %A	本地英文完整星期名称
# %b	本地缩写英文的月份名称
# %B	本地完整英文的月份名称
# %w	星期（0-6），星期天为星期的开始
# %W	一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始
# %x	本地相应的日期表示
# %X	本地相应的时间表示
# %Z	当前时区的名称
# %U	一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始
# %j	年内的一天（001-366）
# %c	本地相应的日期表示和时间表示

# to_datetime  DatetimeIndex
import pandas as pd
import numpy as np

date = ['2012-05-06 11:00:00', '2012-05-16 11:00:00']
# 通过 to_datetime() 直接转换为 datetime 类型
pd_date = pd.to_datetime(date)
df = pd.Series(np.random.randn(2), index=pd_date)
print(df)
# 2012-05-06 11:00:00    1.402163
# 2012-05-16 11:00:00    0.518578
# dtype: float64

date2 = pd.DatetimeIndex(['1/1/2008', '1/2/2008', '1/3/2008', '1/4/2008', '1/5/2008'])
dt = pd.Series(np.random.randn(5), index=date2)
print(dt)
# 2008-01-01    0.883966
# 2008-01-02   -0.610748
# 2008-01-03    0.008324
# 2008-01-04    1.433160
# 2008-01-05   -0.951207
# dtype: float64
